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协同进化数值优化算法及其应用研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Coevolutionary Numerical Optimization Algorithms and Their Applications
【作者】 慕彩红;
【导师】 焦李成;
【学位授予单位】 西安电子科技大学;
【学科专业名称】 电路与系统
【学位年度】 2010
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 西安电子科技大学
【网络出版投稿时间】 2010-08-12
【关键词】 进化算法; 协同进化算法; 精英策略; 协作操作; 引导操作; 非支配近邻选择; 规模保障机制; 数值优化; 无约束优化; 约束优化; 多目标优化; 最大似然检测; 带平衡约束的圆形Packing问题;
【英文关键词】 Evolutionary algorithm; Coevolutionary algorithm; Elitist strategy; Cooperative operation; Leading operation; Nondominated neighbor selection; Size guarantee mechanism; Numerical optimization; Unconstrained optimization; Constrained optimization; Multiobjective optimization; Maximum-likelihood detection; Equilibrium-constrained circles packing problems;
【中文摘要】 协同进化是自然界的一种普遍现象。当两个或更多个种群之间的进化相互影响时,就出现了协同进化,它通常被用来解释种群间的相互适应现象。生物学研究表明协同进化对于生物进化是有益的。协同进化算法是将协同进化机制引入传统进化算法而产生的一类进化算法的衍生算法。近年来,使用协同进化算法求解优化问题已成为进化计算研究领域的一个重要方向。本文主要进行协同进化算法的研究,包括建立协同进化模型、设计协同进化算法和进行协同进化算法的应用研究。本文在归纳总结现有协同进化算法的基础上将协同进化算法进行分类,并对各类协同进化算法的研究进展进行了综述。之后,本文针对包括无约束优化、约束优化以及多目标优化在内的数值优化问题提出了新的协同进化模型以及若干新的算法和策略,并将这些新算法应用于通信信号的检测问题和以卫星模块布局设计为背景的带平衡约束的圆形布局问题。本文的主要工作可概括如下: (1)借鉴协同进化和精英策略的思想,提出了解决高维无约束数值优化问题的M-精英协同进化模型和M-精英协同进化算法(M-Elite Coevolutionary Algorithm,MECA)。MECA算法认为适应度较高的个体群(称为精英种群...
【英文摘要】 Coevolution is a universal phenomenon in the nature. Coevolution happens when two or more species influence each other's evolution and it is most often invoked to explain coadaptations between species. The biological study shows that coevolution is beneficial to biological evolution. A Coevolutionary Algorithm (CEA), which employs the coevolutionary mechanism within a classical evolutionary algorithm (EA), is an extension to EAs. Solving optimization problems with CEAs has become an important researc...
【更新日期】 2010-09-15

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导师：焦李成    导师单位：西安电子科技大学    学位授予单位：西安电子科技大学
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